SageMaker 통합 스튜디오와 S3를 활용한 비정형 데이터로 LLM 미세 조정 가속화
AWS는 지난해 Amazon SageMaker 통합 스튜디오와 Amazon S3의 일반 목적 버킷 간의 통합을 발표했습니다. 이 통합은 팀이 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 저장된 비정형 데이터를 머신러닝(ML) 및 데이터 분석에 쉽게 활용할 수 있도록 돕습니다. 이번 포스트에서는 Amazon SageMaker 카탈로그와 S3 일반 목적 버킷을 통합하여 Amazon SageMaker 통합 스튜디오를 사용해 Llama 3.2 11B Vision Instruct를 시각적 질문 응답(VQA) 용도로 미세 조정하는 방법을 소개합니다.
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출처: AWS Blog
요약번역: 미주투데이 최정민 기자